Bài này bàn về giới hạn của các chỉ số khi đọc hồ sơ, áp dụng cho mọi sự nghiệp có gián đoạn. Các số liệu tổng hợp về tỷ lệ hay khoảng cách nêu ở đây chỉ mang tính mô tả chung — khi cần con số cụ thể, hãy dẫn nguồn thống kê chính thức.
Khi dựng một chân dung nhà khoa học từ dữ liệu, thứ có sẵn là các chỉ số: số công bố, số trích dẫn, h-index, năm bắt đầu công bố, tổ chức công tác.
Các chỉ số này đo một thứ cụ thể — sản lượng công bố tích luỹ theo thời gian — và chúng đo thứ đó khá tốt. Vấn đề là chúng thường được dùng như thước đo năng lực, và ở vai trò đó chúng có những điểm mù hệ thống.
Chỉ số tích luỹ và sự nghiệp có gián đoạn
Gần như mọi chỉ số thông dụng đều cộng dồn theo thời gian. Hệ quả là một khoảng gián đoạn không chỉ làm mất sản lượng của những năm đó — nó còn làm mất phần trích dẫn mà các công trình lẽ ra đã tích luỹ trong quãng sau, và làm chậm cả đà của những năm tiếp theo.
Nghỉ thai sản, chăm sóc người thân, một giai đoạn làm việc bán thời gian — mỗi thứ đều tạo ra một vết lõm mà chỉ số đọc thành "sản lượng thấp".
Điều này không phải đặc thù của riêng nhóm nào, nhưng trên thực tế các loại gián đoạn này phân bố không đều, nên hiệu ứng cũng không đều.
Cách đọc đúng hơn: so sánh theo số năm hoạt động thật chứ không theo số năm kể từ công bố đầu tiên. Nhiều hệ thống tài trợ nay dùng cách này và nó đổi kết quả đáng kể.
Bốn thứ dữ liệu công bố không ghi nhận
Vai trò trong công trình chung. Ở nhiều ngành, thứ tự tác giả mang thông tin; ở nhiều ngành khác thì không, hoặc xếp theo bảng chữ cái. Dữ liệu tự động không phân biệt được.
Công việc hướng dẫn và đào tạo. Người dành nhiều thời gian hướng dẫn nghiên cứu sinh có ít bài đứng tên chính hơn, và đóng góp đó không xuất hiện ở bất kỳ chỉ số nào.
Công việc phục vụ cộng đồng khoa học — phản biện, biên tập, tổ chức hội nghị, tham gia hội đồng. Đây là công việc mà cộng đồng không thể thiếu và không ai được tính điểm.
Công việc ứng dụng và chuyển giao. Ở nhiều lĩnh vực, đóng góp lớn nhất của một người có thể là một quy trình được áp dụng, một chính sách được thay đổi, một chương trình đào tạo được dựng — không có bài báo nào tương ứng.
Tên và định danh: một vấn đề kỹ thuật có hệ quả thật
Hồ sơ tự động ghép công bố theo tên, và điều đó gây ra hai lỗi ngược nhau:
Tách một người thành nhiều hồ sơ khi tên được viết theo nhiều cách, hoặc khi tên đổi sau kết hôn. Hệ quả: mỗi hồ sơ chỉ có một phần công trình, và cả hai đều trông mỏng.
Gộp nhiều người thành một hồ sơ khi tên trùng — vấn đề rất phổ biến với tên Việt.
Cách duy nhất xử lý được: dùng định danh bền vững như ORCID. Với hồ sơ cũ không có định danh, việc kiểm bằng tay là bắt buộc trước khi công bố bất cứ chân dung nào.
Viết chân dung cho đúng
Bốn nguyên tắc:
Nêu rõ cơ sở của mỗi nhận định. Con số nào lấy từ nguồn nào, tính trên khoảng thời gian nào. Người đọc cần biết để tự đánh giá.
Không suy học vị hay chức danh từ dữ liệu công bố. Các nguồn dữ liệu công bố không ghi nhận học vị, và việc gán thêm là gán sai cho một người thật.
Nói về công việc, không nói về hoàn cảnh cá nhân. Trừ khi chính người đó đã công khai và việc nhắc tới là phù hợp với nội dung, các chi tiết về gia đình không thuộc về một chân dung nghề nghiệp — và chúng xuất hiện trong chân dung nhà khoa học nữ với tần suất cao hơn hẳn, một sự bất đối xứng đáng tự kiểm mỗi khi viết.
Có đường liên hệ để người trong hồ sơ yêu cầu sửa hoặc gỡ. Với hồ sơ tổng hợp tự động, đây là điều kiện tối thiểu.
Ba lỗi hay gặp
Dùng chỉ số của một ngành để đánh giá người ở ngành khác. Tập quán công bố và trích dẫn khác nhau rất nhiều giữa các lĩnh vực; một con số bình thường ở ngành này có thể rất cao hoặc rất thấp ở ngành khác.
Gọi một người là "nhà khoa học nữ đầu tiên làm X" mà không kiểm được. Các khẳng định về "người đầu tiên" rất khó xác minh và rất dễ sai; nếu không có nguồn chắc thì không nên nêu.
Lấy một cá nhân làm đại diện cho cả một nhóm. Một chân dung là chân dung của một người; việc khái quát từ đó thành nhận định về cả nhóm vừa không chính xác vừa không công bằng với chính người được viết.
Một câu hỏi nên đặt trước khi ghi số liệu
Con số này trả lời câu hỏi gì, và người đọc có thể hiểu nhầm nó trả lời câu hỏi nào?
Một chỉ số đặt cạnh tên người sẽ được đọc như một đánh giá về người đó, dù người viết chỉ định mô tả. Cách duy nhất giảm hiểu nhầm là nói rõ ngay tại chỗ chỉ số đó đo cái gì và không đo cái gì — ngắn gọn, không phải một đoạn miễn trừ dài ở cuối trang.
Vì sao chỉ số tích luỹ đọc sai sự nghiệp có gián đoạn?
Vì gián đoạn không chỉ làm mất sản lượng những năm đó mà còn mất phần trích dẫn lẽ ra tích luỹ sau đó — nên nên so theo số năm hoạt động thật.
Dữ liệu công bố không ghi nhận những gì?
Vai trò trong công trình chung, công việc hướng dẫn đào tạo, phục vụ cộng đồng khoa học, và các đóng góp ứng dụng không có bài báo tương ứng.
Vấn đề định danh gây lỗi gì?
Tách một người thành nhiều hồ sơ khi tên viết nhiều cách hoặc đổi sau kết hôn, và gộp nhiều người khi tên trùng — cần ORCID hoặc kiểm bằng tay.
Nguyên tắc nào khi viết chân dung?
Nêu rõ cơ sở mỗi nhận định, không suy học vị từ dữ liệu công bố, nói về công việc chứ không về hoàn cảnh cá nhân, và có đường yêu cầu sửa hoặc gỡ.
